内容紹介：現場のボトルネックを機械学習と最適化を駆使して突破する！【本書の概要】本書はＡＩ開発の現場で起こる「実装までの谷」に落ち込み、開発に行き詰まっている方に向けて、機械学習および最適化を利用した解決方法を解説した書籍です。　多様な課題に対処できる力を身につけてもらえるよう、単に対処法を示すだけでなく、その背景にある考え方も説明していますので、より深い理解を得ることができます。【現場で起こる次のような問題を解決】・入力パラメータはどのように選べばよいか？・損失関数と評価関数は何を用いればよいのか？・可能な試行回数が少ないときはどうすればよいか？【対象読者】・研究開発者・ＡＩプロダクトマネージャー【目次】第０章　　イントロダクション第１章　　そもそもの問題設定で起こる問題と解決へのアプローチ第２章　　機械学習の開発現場で起こる問題と決へのアプローチ第３章　　実際の最適化で直面する問題と解決へのアプローチ【著者プロフィール】沓掛　健太朗（くつかけ・けんたろう）名古屋大学未来材料・システム研究所准教授。応用物理学会インフォマティクス応用研究会代表。アイクリスタル株式会社技術顧問。一般社団法人製造業ＡＩ普及協会理事。東北大学金属材料研究所助教、名古屋大学未来社会創造機構特任講師、理化学研究所革新知能統合研究センター研究員などを経て２０２４年より現職。専門は結晶工学と応用情報科学。趣味はマラソンと日本城めぐり。
現場のボトルネックを機械学習と最適化を駆使して突破する！本書はＡＩ開発の現場で起こる「実装までの谷」に落ち込み、開発に行き詰まっている方に向けて、機械学習および最適化を利用した解決方法を解説した書籍です。多様な課題に対処できる力を身につけてもらえるよう、単に対処法を示すだけでなく、その背景にある考え方も説明していますので、より深い理解を得ることができます。
もくじ情報：第０章　イントロダクション（イントロダクション）；第１章　そもそもの問題設定で起こる問題と解決へのアプローチ（何に気を付けて関数を設定すればよいか？；機械学習と最適化の問題に落とし込むには？　ほか）；第２章　機械学習の開発現場で起こる問題と解決へのアプローチ（機械学習手法は何を使えばよいか？：目的の観点から；どのくらいデータは必要なのか？　ほか）；第３章　実際の最適化で直面する問題と解決へのアプローチ（最適化で何ができるか？；どの最適化手法を選べばよいか？　ほか）

沓掛　健太朗(クツカケ　ケンタロウ)
名古屋大学未来材料・システム研究所准教授。応用物理学会インフォマティクス応用研究会代表。アイクリスタル株式会社技術顧問。一般社団法人製造業ＡＩ普及協会理事。東北大学金属材料研究所助教、名古屋大学未来社会創造機構特任講師、理化学研究所革新知能統合研究センター研究員などを経て２０２４年より現職。専門は結晶工学と応用情報科学。趣味はマラソンと日本城めぐり（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）